AI Engineer / Machine Learning Engineer / KI-Entwickler
Agenda GmbH
1 month ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
German Experience level
IntermediateJob location
Remote
Tech stack
API
Agile Methodologies
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Azure
Cloud Computing
Continuous Integration
Distributed Systems
Github
Python
Machine Learning
Natural Language Processing
TensorFlow
Google Cloud Platform
PyTorch
Large Language Models
Deep Learning
Backend
Kubernetes
Information Technology
Machine Learning Operations
Docker
Microservices
Job description
Du übernimmst eine zentrale Rolle bei der Konzeption, Entwicklung und Integration von KI- und Cloud-Technologien in unsere Softwareprodukte. Dabei arbeitest du eng mit Cloud-, Backend- und Produktmanagement-Teams zusammen. Zu deinen Aufgaben zählen insbesondere:
- Entwicklung und Integration von Machine-Learning- und Generative-AI-Modellen in unsere Produktlandschaft.
- Konzeption und Aufbau skalierbarer Cloud-Architekturen auf Basis von Azure (alternativ AWS oder Google Cloud).
- Aufbau und Pflege von MLOps- und LLMOps-Pipelines für den effizienten Betrieb und das Monitoring von KI-Modellen.
- Nutzung moderner Frameworks und Tools wie LangChain, OpenAI, TensorFlow, PyTorch, vLLM, LangFuse oder KAITO.
- Entwicklung und Validierung von Retriever-Augmented-Generation (RAG)-Systemen und Optimierung der Retriever-Performance.
- Anwendung von agilen Methoden im Rahmen der Projektorganisation - inklusive Anforderungsanalyse, Planung, Product Ownership und Stakeholder-Management.
- Mitarbeit an automatisierten Test- und Deployment-Prozessen (CI/CD, GitOps, ArgoCD) und Sicherstellung hoher Qualitätsstandards durch TDD/BDD.
Requirements
- Abgeschlossenes Studium (Master oder Bachelor) in Informatik, Data Science, KI oder einem verwandten Fachgebiet.
- Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im KI-/ML-Umfeld (z. B. Data Science, Deep Learning, NLP oder Agentenarchitekturen).
- Fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, LangChain oder OpenAI APIs.
- Erfahrung mit Cloud-Technologien (Azure, Docker, Kubernetes, Microservices, verteilte Systeme).
- Vertrautheit mit MLOps-/LLMOps-Tools wie LangFuse, vLLM oder KAITO.
- Know-how in CI/CD- und GitOps-Umgebungen (GitHub, ArgoCD, TDD/BDD).